La ética de la investigación

El principal dilema ético al cual se enfrentan en ocasiones los investigadores, consiste en decidir entre los perjuicios que como resultado de la realización de la investigación sufran los sujetos y los posibles costos para la humanidad como resultado del abandono de la investigación.

La Asociación Americana de Psicología ha formulado una serie de orientaciones éticas para la investigación con sujetos humanos, publicadas en 1973 con el título de “Principios éticos en la conducción de investigación con participantes humanos’: En 1981, la APA publicó el borrador de una revisión de estos principios.

El primer Principio invita a los investigadores a evaluar la adecuación ética de sus estudios. Si los investigadores sospechan que su investigación puede violar las normas éticas generalmente aceptadas, incurren en la obligación de buscar el consejo de otros. Incluso en estos casos, los investigadores asumen la total responsabilidad por los efectos de los procedimientos que empleen con los sujetos. Read more →

Interpretación y generalización de los datos

Los investigadores no logran dar  cuenta más o menos completa de la metodología del estudio, sino luego de haberlo realizado. Primero, deben determinar si los recursos metodológicos (materiales, instrumentación, tareas, procedimientos de control,etc.) seleccionados para el estudio fueron apropiados. Segundo, deben establecer si el experimentador efectuó el estudio como estaba planeado. Finalmente, deben tratar de determinar si hubo hechos imprevistos que afectaran o confundieran los resultados.

Después de que los investigadores han establecido que la validez interna del estudio no ha sido seriamente infringida, pueden efectuar si asi lo desean, una evaluación estadística de los resultados. Más allá de la simple inspección visual, la estadística inferencial proporciona a les investigadores una forma más objetiva de evaluar los resultados. Read more →

Investigaciones con N pequeña

La investigación con muestras pequeñas tiene una larga historia. Los primeros psicólogos como Wundt, Pavlov y Ebbinghaus utilizaron una u otra forma de investigación con N pequeña.

En años recientes, la investigación con muestras pequeñas ha servido para analizar una u otra forma de condicionamiento operante. El principal psicólogo representante de esta tendencia de investigación con N pequeña ha sido B. F. Skinner.

Entre las ventajas metodológicas de los diseños de N pequeña se cuenta la posibilidad de realizar investigaciones experimentales con pocos sujetos o con uno sólo, y la posibilidad de estudiar el comportamiento de los mismos en forma individual durante un largo lapso de tiempo. Read more →

Diseños Experimentales Multifactoriales

En la vida real más de una variable antecedente o causal puede afectar la conducta de los organismos. La principal ventaja de los diseños multifactoriales es que permiten a los investigadores estudiar distintas variables simultáneamente. Por lo tanto, mediante los diseños multifactoriales los investigadores pueden representar el mundo real de una forma más completa.

Otra gran ventaja de los diseños multifactoriales es que los investigadores tienen la oportunidad de estudiar la interacción de las variables independientes. Read more →

Diseños Experimentales y cuasi-experimentales de una variable

Un diseño experimental comprende la especificación de las condiciones de la variable independiente y los procedimientos subsiguientes para asignar los sujetos a los tratamientos del experimento.

Los diseños cuasi-experimentales difieren de los experimentales, en que generalmente los primeros tienen menor validez interna y externa. Estas deficiencias de los diseños cuasi-experimentales se deben, en gran parte, al uso limitado de los procedimientos de control experimental y de aleatorización.

El diseño de un grupo con post-test, presenta datos que muchas veces son difíciles de interpretar. En los casos en los cuales, por una razón u otra, no puedan emplearse otros diseños, este diseño podría utilizarse para identificar problemas cuyo estudio resultaría provechoso, mediante diseños más rigurosos, en cuanto ello sea posible. Read more →

Estadística Inferencial


Los investigadores generan muestras al azar con el fin de que sean representativas de la población. El muestreo aleatorio es importante porque los efectos experimentales observados sobre las muestras al alar, pueden generalizarse a la población de la cual se extrajeron las muestras.

Una distribución de muestreo es una distribución de la probabilidad teórica de algún estadígrafo calculado para un gran número de muestras al azar de tamaño N, extraídas de una población. Algunos ejemplos son la media y las distribuciones de muestreo t.

El estadígrafo t se calcula para dos muestras con el propósito básico de que refleje diferencias en las tendencias centrales de las muestras. La distribución de muestreo t varía según el tamaño de las muestras. Read more →

Estadística Descriptiva

La estadística se divide en dos amplias sub áreas llamadas estadística descriptiva e inferencial. La estadística descriptiva se refiere a aquellos procedimientos que se utilizan para simplificar, organizar y resumir datos. La estadística inferencial hace refe rencia al conjunto de procedimientos empleados para evaluar los datos. Estos son procedimientos que utilizan los investigadores para hacer inferencias sobre las poblaciones de organismos. Las inferencias se hacen con base en las muestras extraídas de los organismos que los investigadores seleccionan, a partir de las poblaciones.

Los datos varían en términos de la escala de medida y de la continuidad de la misma. Los datos pueden ajustarse a una escalamiento nominal, ordinal, de intervalo o de razón y pueden ser continuos o discontinuos. Los datos de las escalas continuas están expresados en términos de niveles de precisión, es decir, en forma decimal. El nivel de precisión está limitado por la sensibilidad del instrumento de medida. Sin embargo, teóricamente, las escalas continuas pueden asumir un número infinito de valores. Por otra parte, las escalas discontinuas sólo pueden asumir un número limitado de valores, los cuales son a menudo números enteros. Read more →

El control experimental: Medios para lograr validez interna

Cuando no se pueden identificar los efectos de dos o más variables antecedentes, se dice que hay confusión de efectos. En la investigación experimental, los científicos intentan identificar los efectos de las variables antecedentes mediante la manipulación y el control experimental.

El control experimental se refiere al intento por mantener constantes todas las variables extrañas a la(s) variable(s) independiente(s), en tanto que se hacen variar las condiciones de esta(s) variable(s).

Las variables antecedentes pueden ser significativas o de poca importancia respecto del fenómeno que se investiga. Las variables significativas que no constituyen el objetivo del estudio, reciben el nombre de variables extrañas. Las variables extrañas deben controlarse para prevenir que sus efectos se confundan con los de las variables independientes. Read more →